DE102019005710A1

DE102019005710A1 - Abnormitätserfassungsvorrichtung, abnormitätserfassungverfahren und programm

Info

Publication number: DE102019005710A1
Application number: DE102019005710.4A
Authority: DE
Inventors: Takaharu Hiroe; Kazunari Ide; Yoshikatsu Ikawa; Ryo Sase
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2018-08-16
Filing date: 2019-08-14
Publication date: 2020-02-20
Also published as: CN110858262A; JP2020027532A; CN110858262B; US11093316B2; JP7029362B2; US20200057690A1

Abstract

Eine Abnormitätserfassungsvorrichtung umfasst einen Prozessor und eine mit dem Prozessor verbundene Speichereinheit. Der Prozessor ist konfiguriert, um einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt, einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung eines Einzelvektors, einen Vergleichsprozess zum Vergleichen eines Wertes, der durch Quadrieren einer der Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors, und einen Bestimmungsprozess zum Durchführen einer Abnormitätsbestimmung auf Basis einer Mehrzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsprozess auszuführen.

Description

Hintergrund der Erfindung
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Abnormitätserfassungsvorrichtung, ein Abnormitätserfassungsverfahren und ein Programm.
Es wird die Priorität der am 16. August 2018 eingereichten japanischen Patentanmeldung Nr. 2018-153060 beansprucht, deren Inhalt hier unter Bezugnahme enthalten ist.
Beschreibung von Stand der Technik
Als eine Technik zum Diagnostizieren der Gesundheit bzw. des Befindens eines Inspektionsziels ist ein Verfahren zum Erfassen einer Abnormität unter Verwendung eines Mahalanobis-Taguchi-Verfahrens (MT-Verfahren) bekannt. In dem MT-Verfahren wird eine Mahalanobis-Entfernung unter Verwendung der inversen Matrix einer Kovarianzmatrixvon Bezugsdaten berechnet (z.B. eine Gruppe von Messwerten von verschiedenen Eigenschaftsobjekten in einem Normalzustand).
In dem MT-Verfahren besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung in Abhängigkeit von der Eigenschaft einer aus den Bezugsdaten erhaltenen Kovarianzmatrix abnimmt. Insbesondere beispielsweise für einen Fall, in welchem eine starke Korrelation zwischen Eigenschaftsobjekten, die die Bezugsdaten darstellen, besteht (der Absolutwert eines Korrelationskoeffizienten ist nahe an 1), und für einen Fall, in welchem die Anzahl an Stücken von Daten, die in den Bezugsdaten enthalten sind, kleiner als die Anzahl an Eigenschaftsobjekten ist, kann die inverse Matrix der Kovarianzmatrix nicht berechnet werden, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung abnimmt. Als Gegenmaßnahme wird in z.B. der ungeprüften japanischen Patentanmeldung mit der ersten Veröffentlichungsnr. 2003-141306 die Kofaktormatrix einer Korrelationsmatrix anstelle einer inversen Matrix berechnet und ein Verfahren zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung unter Verwendung dieser Kofaktormatrix (ein MTA-Verfahren) verwendet. Da die Korrelationsmatrix eine normalisierte Matrix der Kovarianzmatrix ist, so dass jedes Diagonalelement gleich „1“ ist, can das gleiche Ergebnis unter Verwendung der Cofaktormatrix der Kovarianzmatrix anstelle der Cofaktormatrix der Korrelationsmatrix erhalten werden.
Das in der ungeprüften japanischen Patentanmeldung mit der ersten Veröffentlichungsnr. 2003-141306 offenbarte MTA-Verfahren ist für einen Fall wirksam, in welchem der Rang der Kovarianzmatrix im Vergleich zu der Anzahl an Eigenschaftswerten um 1 abnimmt, aber es besteht die Möglichkeit, dass eine Mahalanobis-Entfernung nicht berechnet werden kann, für einen Fall, in welchem um 2 oder mehr verringert wird. Aus diesem Grund offenbart das japanische Patent Nr. 5101396 als ein anderes Verfahren ein Verfahren zum Erhalten einer ungefähren inversen Matrix unter Verwendung der Einzelwertauflösung einer Kovarianzmatrix und zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung unter Verwendung dieser ungefähren inversen Matrix.
Allerdings wird in einem in Patentschrift 2 offenbarten Verfahren eine ungefähre inverse Matrix erhalten, indem eine Komponente mit einem kleinen Einzelwert einer Kovarianzmatrix entfernt wird, sodass die Komponente mit einem kleinen Einzelwert eine Mahalanobis-Entfernung nicht beeinflusst. Deshalb besteht für einen Fall, in welchem eine Abnormität in einem Inspektionsziel auftritt und der Einfluss dieser Abnormität in der Komponente mit einem kleinen Einzelwert erscheint, in einem Verfahren zum Ersetzen einer ungefähren inversen Matrix des Stands der Technik, die Möglichkeit, dass die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt.
Zusammenfassung der Erfindung
Gemäß zumindest einem Aspekt der vorliegenden Erfindung sind eine Abnormitätserfassungsvorrichtung, ein Abnormitätserfassungsverfahren und ein Programm vorgesehen, die ermöglichen, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung verbessert wird.
Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist eine Abnormitätserfassungsvorrichtung vorgesehen, die konfiguriert ist, um das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität in einer Zielvorrichtung zu erfassen, wobei die Abnormitätserfassungsvorrichtung einen Prozessor und eine mit dem Prozessor verbundene Speichereinheit umfasst. Der Prozessor ist konfiguriert, um einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert von Bezugsdaten der in der Speichereinheit akkumulierten Mittelwerte (Messwerte, die akquiriert sind, wenn sich eine Zielvorrichtung 2 in einem Normalzustand befindet) als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren von einer Mehrzahl von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung eines Einzelvektors; einen Vergleichsprozess zum Vergleichen eines durch Quadrieren jeder der Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung Einzelvektors erhaltenen Werts mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsprozess zum Durchführen einer Abnormitätsbestimmung auf Basis einer Vielzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsprozess auszuführen.
Auf diese Weise vergleicht die Abnormitätserfassungsvorrichtung die Komponente mit der Varianz in Bezug auf jede Richtung des Einzelvektors, und somit kann, sogar für einen Fall, in welchem die Varianz in der Richtung des Einzelvektors null oder ein kleiner Wert ist, sie in einer Abnormitätsbestimmung verwendet werden, ohne davon ausgeschlossen zu sein. Demzufolge kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung eine Abnahme der Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung unterdrücken und die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung verbessern.
Gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem ersten Aspekt ist in dem Vergleichsprozess der Prozessor konfiguriert, um das Vergleichsergebnis auszugeben, das anzeigt, ob eine Differenz zwischen einem durch Quadrieren jeder Komponente, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhaltenen Wert und einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors gleich oder größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und ist in dem Bestimmungsprozess der Prozessor konfiguriert, um eine Abnormität für einen Fall zu bestimmen, in welchem die Anzahl an Vergleichsergebnissen, die anzeigen, dass die Differenz gleich oder größer als der Schwellenwert ist, gleich oder größer als eine vorbestimmte obere Grenzzahl ist.
In einer das MT-Verfahren des Stands der Technik verwendenden Technik wird eine Mahalanobis-Entfernung unter Verwendung einer Summierung berechnet. Deshalb nimmt, wenn eine geringe Änderung in einem Messwert auftritt, die für eine Komponente mit einem kleinen Einzelwert relevant ist, sogar für einen Fall, in welchem der Zustand einer Zielvorrichtung normal ist, der Wert einer Mahalanobis-Entfernung um diesen Wert zu, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt. Außerdem besteht für einen Fall, in welchem ein Einfluss nicht nur auf einen Messwert, der für eine Komponente mit einem großen Einzelwert relevant ist, sogar für einen Fall vorliegt, in welchem der Zustand einer Zielvorrichtung abnorm ist, die Möglichkeit, dass die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt, ohne dass sich dies in hohem Maße in dem Wert einer Mahalanobis-Entfernung von einem anderen Normalwert widerspiegelt.
Allerdings bestimmt die Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis von Vergleichsergebnissen gemäß der Richtung des Einzelvektors, wodurch eine Übererfassung und ein Übersehen der zu unterdrückenden Abnormität zugelassen werden. Da außerdem das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis, ob die Anzahl an Vergleichsergebnissen, die anzeigen, dass die Differenz gleich oder größer als der Schwellenwert ist, die obere Grenzzahl überschreitet, bestimmt wird, kann die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung durch diese obere Grenzzahl eingestellt werden.
Gemäß einem dritten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem ersten oder zweiten Aspekt ist der Prozessor ferner konfiguriert, um einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung, die aus Komponenten erhalten wird, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind,auszuführen, und in dem Vergleichsprozess, der Prozessor konfiguriert ist, um die Varianz auf Basis des Perzentilwerts zu korrigieren.
Die Abnormitätserfassungsvorrichtung korrigiert die Varianz auf Basis des Perzentilwerts, welcher Daten mit einem hohen Grad einer Zuverlässigkeit darstellt, in welchen die tatsächliche Schwankung widergespiegelt ist, und somit kann die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessert werden.
Gemäß einem vierten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem ersten oder zweiten Aspekt ist der Prozessor ferner konfiguriert, um einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess auszuführen, zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung, die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, erhaltenen wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, und einen Normalisierungsprozess zum Erhalten einer Wahrscheinlichkeitsdichte, in welcher die zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierte Komponente unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung beobachtet wird, die durch Normalisieren der Frequenzverteilung auf Basis der Frequenz eines Auftretens erhalten ist, auszuführen, und in dem Vergleichsprozess ist der Prozessor konfiguriert, um die Varianz auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte zu korrigieren.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung eine statistische Zuverlässigkeit im Vergleich zu einem Fall weiter verbessern, in welchem lediglich der Einheitsraum als ein Bezug für eine Bestimmung wie bei einer Technik des Stands der Technik verwendet wird. Demzufolge kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessern.
Gemäß einem fünften Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem der ersten bis vierten Aspekte umfasst der Messwertvektor einen ersten Messwertvektor mit den zu dem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einen zweiten Messwertvektor mit vor dem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente.
In einem dynamischen System, in welchem eine Ausgabe zu einer Eingabe nicht unmittelbar auftritt (ein spätes Ansprechen erfährt), kann eine abhängige Beziehung zwischen dem Messwert zu dem Bestimmungszeitpunkt und dem Messwert zu dem vergangenen Zeitpunkt vorliegen. Deshalb kann, für einen Fall, in welchem eine Abnormitätsbestimmung auf Basis lediglich des Messwerts zu dem Bestimmungszeitpunkt durchgeführt wird, diese abhängige Beziehung nicht berücksichtigt werden, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung aufgrund des Auftretens eines Berechnungsfehlers abnimmt. Da allerdings die Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem vorstehend beschriebenen Aspekt eine Abnormitätsbestimmung auf Basis der Messwertvektoren zu dem Bestimmungszeitpunkt und dem vergangenen Zeitpunkt durchführt, können ein aus der Eigenschaft eines dynamischen Systems resultierender Berechnungsfehler verringert und die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessert werden.
Gemäß einem sechsten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem fünften Aspekt weist der zweite Messwertvektor Messwerte, die kleiner als die des ersten Messwertvektors sind, als Elemente auf.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung eine Zunahme der Berechnungsmenge aufgrund der Addition des zweiten Messwertvektors zu dem vergangenen Zeitpunkt unterdrücken.
Gemäß einem siebten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem der ersten bis sechsten Aspekte besteht die Zielvorrichtung aus einer Vielzahl von Vorrichtungen desselben Typs, und in dem Fehlervektorakquirierungsprozess akquiriert der Prozessor als den Fehlervektor einen Vektor, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor gemäß der Zielvorrichtung mit in jeder der Vielzahl der Zielvorrichtungen gemessenen Messwerten als Elemente und einem in der Speichereinheit akkumulierten Mittelwertvektor gemäß der Zielvorrichtung darstellt.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis einer Differenz zwischen einer Zielvorrichtung und einer anderen Zielvorrichtung unter einer Vielzahl von Zielvorrichtungen bestimmen. Dadurch kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessern.
Gemäß einem achten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist eine Abnormitätserfassungsvorrichtung vorgesehen, die konfiguriert ist, um das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität in einer Zielvorrichtung zu erfassen, wobei die Abnormitätserfassungsvorrichtung einen Prozessor und eine mit dem Prozessor verbundene Speichereinheit umfasst. Der Prozessor ist konfiguriert, um einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt, einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Komponentenvektors mit Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors als Elemente, einen Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors, einer Varianz in der Richtung des Einzelvektors und eines Korrekturkoeffizienten gemäß der Richtung des Einzelvektors, und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung auszuführen.
Auf diese Weise können, da die Abnormitätserfassungsvorrichtung das Beitragsverhältnis der Varianz zu dem Korrekturkoeffizienten einstellen kann, die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung verbessert werden, und die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung verbessert werden.
Gemäß einem neunten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem achten Aspekt ist der Prozessor ferner konfiguriert, um einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung, die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, erhalten wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, auszuführen, und in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess ist der Prozessor konfiguriert, um den Korrekturkoeffizienten auf Basis des Perzentilwerts zu korrigieren.
Die Abnormitätserfassungsvorrichtung korrigiert den Korrekturkoeffizienten auf Basis des Perzentilwerts, welcher Daten mit einem hohen Grad einer Zuverlässigkeit darstellt, in welchen die tatsächliche Schwankung auf diese Weise widergespiegelt ist, und somit kann die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung weiter verbessert werden.
Gemäß einem zehnten Aspekt der vorliegenden Erfindung in der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem achten Aspekt ist der Prozessor ferner konfiguriert, um einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis Frequenzverteilung, die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, erhalten wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, und einen Normalisierungsprozess zum Erhalten einer Wahrscheinlichkeitsdichte, in welcher die zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierte Komponente auf Basis der Frequenz eines Auftretens und einer durch Normalisieren der Frequenzverteilung erhaltenen Wahrscheinlichkeitsverteilung beobachtet ist, auszuführen, und in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess ist der Prozessor konfiguriert, um den Korrekturkoeffizienten auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte zu korrigieren.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung eine statistische Zuverlässigkeit weiter verbessern als für einen Fall, in welchem lediglich die Mahalanobis-Entfernung als ein Bezug für eine Bestimmung verwendet wird, wie bei einer Technik des Stands der Technik. Demzufolge kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung weiter verbessern.
Gemäß einem elften Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Abnormitätserfassungsverfahren vorgesehen, das Folgendes umfasst: einen Fehlervektorakquirierungsschritt zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in einer Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsschritt zum Akquirieren von einer Mehrzahl von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors; einen Vergleichsschritt zum Vergleichen eines durch Quadrieren jeder der Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß den Richtungen der Vielzahl von Einzelvektoren erhaltenen Werts mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsschritt zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis einer Vielzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsschritt.
Gemäß einem zwölften Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Abnormitätserfassungsverfahren vorgesehen, das Folgendes umfasst: einen Fehlervektorakquirierungsschritt zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in einer Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsschritt zum Akquirieren eines Komponentenvektors mit Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors als Elemente; einen Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsschritt zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors, einer Varianz in der Richtung des Einzelvektors und eines Korrekturkoeffizienten gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsschritt zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung.
Gemäß einem dreizehnten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Programm vorgesehen, um zu bewirken, dass ein Computer einer Abnormitätserfassungsvorrichtung mit einem Prozessor und einer mit dem Prozessor verbundenen Speichereinheit arbeitet, wobei das Programm bewirkt, dass der Prozessor Folgendes ausführt: einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit akkumulierten Messwerte als Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtungen des Einzelvektors; einen Vergleichsprozess zum Vergleichen eines durch Quadrieren einer der Komponenten gemäß den Richtungen der Vielzahl von Einzelvektoren erhaltenen Werts mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis einer Vielzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsprozess.
Gemäß einem vierzehnten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Programm vorgesehen, um zu bewirken, dass ein Computer einer Abnormitätserfassungsvorrichtung mit einem Prozessor und einer mit dem Prozessor verbundenen Speichereinheit arbeitet, wobei das Programm bewirkt, dass der Prozessor Folgendes ausführt: einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Komponentenvektors mit Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors als Elemente; einen Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors, einer Varianz in der Richtung des Einzelvektors und eines Korrekturkoeffizienten gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung.
Gemäß der Abnormitätserfassungsvorrichtung, dem Abnormitätserfassungsverfahren und dem Programm nach einem der vorstehend beschriebenen Aspekte kann die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung verbessert werden.
Figurenliste

1 ist ein Diagramm, das eine Gesamtkonfiguration eines Abnormitätserfassungssystems gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel zeigt.
2 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel zeigt.
3 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem Modifikationsbeispiel des ersten Ausführungsbeispiels zeigt.
4 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel zeigt.
5 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem Modifikationsbeispiel des zweiten Ausführungsbeispiels zeigt.
6 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel zeigt.
7 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem Modifikationsbeispiel des dritten Ausführungsbeispiels zeigt.
8 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem vierten Ausführungsbeispiel zeigt.
9 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem fünften Ausführungsbeispiel zeigt.
10 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem sechsten Ausführungsbeispiel zeigt.
11 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration einer Hardware einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß zumindest einem Ausführungsbeispiel zeigt.
12 ist ein Diagramm, das ein Anwendungsbeispiel der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem sechsten Ausführungsbeispiel zeigt.

Detaillierte Beschreibung der Erfindung
<Erstes Ausführungsbeispiel>
Nachstehend wird ein Abnormitätserfassungssystem 1 gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf 1 und 2 beschrieben.
(Gesamtkonfiguration eines Abnormitätserfassungssystems)
1 ist ein Diagramm, das eine Gesamtkonfiguration eines Abnormitätserfassungssystems gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel zeigt.
Wie in 1 gezeigt, umfasst das Abnormitätserfassungssystem 1 eine Zielvorrichtung 2, eine Steuervorrichtung 3 und eine Abnormitätserfassungsvorrichtung 10.
In dem Abnormitätserfassungssystem 1 ist die Zielvorrichtung 2 eine Vorrichtung, welche ein Ziel für eine Abnormitätsbestimmung darstellt. Die Zielvorrichtung 2 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist z.B. eine Vorrichtung, die eine Energieerzeugungsanlage eines kombinierten Gas- und Dampfturbinenprozesses, wie etwa eine Gasturbine, eine Dampfturbine oder einen Heizkessel darstellt. Außerdem kann die Zielvorrichtung 2 z.B. eine Vorrichtung sein, die eine andere Energieerzeugungsanlage, wie etwa eine ökologische Anlage oder eine chemische Anlage darstellt.
Die Steuervorrichtung 3 erzeugt ein Steuersignal zum Steuern der Zielvorrichtung 2. Die Zielvorrichtung 2 wird gemäß dem Steuersignal von der Steuervorrichtung 3 betrieben.
Die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 erfasst das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität in der Zielvorrichtung 2.
Außerdem, für einen Fall, in welchem die Abnormität der Zielvorrichtung 2 erfasst ist, benachrichtigt die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 die Steuervorrichtung 3 über ein Erfassungsergebnis. Die Steuervorrichtung 3 führt eine Steuerung zum Lösen des abnormen Zustands der Zielvorrichtung 2 auf Basis des Erfassungsergebnisses der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 durch.
Außerdem umfasst die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10, wie in 1 gezeigt, eine Eingabe- und Ausgabeeinheit 11, einen Prozessor 12 und eine Speichereinheit 13.
Die Eingabe- und Ausgabeeinheit 11 akzeptiert eine Eingabe von mehreren Messwerten, die für die Zielvorrichtung 2 für jede vorbestimmte Abtastzeitdauer relevant sind. Außerdem gibt die Eingabe- und Ausgabeeinheit 11 das Erfassungsergebnis der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 an die Steuervorrichtung 3 aus.
Der Messwert umfasst den Wert der Zustandsgröße der Zielvorrichtung 2. Die Zustandsgröße ist z.B. eine atmosphärische Temperatur, ein atmosphärischer Druck, eine Lufttemperatur und ein Druck an dem Einlass und dem Auslass eines Kompressors, ein Druck und eine Temperatur von Brennstoff in einer Brennkammer, eine Brenngastemperatur und ein Druck an dem Einlass und dem Auslass einer Gasturbine, eine Ausgabe einer Gasturbine, eine Rotationsgeschwindigkeit einer rotierenden Welle, eine Schwingung oder dergleichen.
Außerdem kann der Messwert ein durch die Steuervorrichtung 3 an die Zielvorrichtung 2 übertragenes Steuersignal umfassen.
Der Prozessor 12 übernimmt den gesamten Betrieb der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10.
Der Prozessor 12 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel führt einen Prozess zum Erfassen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität der Zielvorrichtung 2 auf Basis des durch die Eingabe- und Ausgabeeinheit 11 akquirierten Messwerts durch.
Die Speichereinheit 13 ist mit der Eingabe- und Ausgabeeinheit 11 und dem Prozessor 12 verbunden. Ein für jede Abtastzeitdauer akquiriertes Bündel an Messwerten wird in der Speichereinheit 13 in einer Zeitfolge akkumuliert.
(Funktionale Konfiguration einer Abnormitätserfassungsvorrichtung)
2 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel zeigt. Wie in 2 gezeigt, umfasst der Prozessor 12 der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Fehlervektorakquirierungseinheit 120, eine Komponentenakquirierungseinheit 121, eine Vergleichsverarbeitungseinheit 122 und eine Bestimmungsverarbeitungseinheit 123. Der Prozessor 12 übt die Funktionen dieser funktionalen Einheiten aus, indem gemäß einem vorbestimmten Programm betrieben wird.
Die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 führt einen „Fehlervektorakquirierungsprozess S1“ zum Akquirieren eines Fehlervektors δy_t durch, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor y_t mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt t gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor y₀ mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit 13 akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt.
Der Messwertvektor y _t ist z.B. ein Vektor mit Messwerten (x₁ , x₂ ,..., x_m ) für m Arten an Objekten als Elemente.
Der Mittelwertvektor y₀ ist ein Vektor mit Mittelwerten (µ₁ , µ₂ , ..., µ_m ) von Messwerten gemäß Objekten, die aus Messwerten berechnet werden, die akquiriert werden, wenn sich die Zielvorrichtung 2 in einem Normalzustand befindet (nachstehend auch als „Bezugsdaten y“ bezeichnet), als Elemente.
Der Fehlervektor δy_t ist ein Vektor mit Fehlern (x₁ -µ₁ , x₂-µ₂ ,..., x_m-µ_m ) zwischen jedem Element des Messwertvektors y_t und dem korrespondierenden Element des Mittelwertvektors y₀ als Elemente, und wird durch den folgenden Ausdruck (1) dargestellt.
$δ y_{t} = (y_{t} - y_{0})$
Die Komponentenakquirierungseinheit 121 führt einen „Komponentenakquirierungsprozess S2“ zum Akquirieren von einer Mehrzahl von Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor δy_t zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors durch. Insbesondere akquiriert die Komponentenakquirierungseinheit 121 die Komponenten ρ_i wie folgt.
Zunächst erhält die Komponentenakquirierungseinheit 121 eine Kovarianzmatrix Q₀ von in der Speichereinheit 13 akkumulierten Bezugsdaten y (nachstehend auch als „Einheitsraum“ bezeichnet). Die Kovarianzmatrix Q₀ wird durch den folgenden Ausdruck (2) dargestellt. In dem AUSDRUCK 8"9 ZEIGT IN Exponent „T“ auf der rechten Seite eine Transponierte an.
$Q_{0} = E [{(y - y_{0})}^{T} (y - y_{0})]$
Dann löst die Komponentenakquirierungseinheit 121 die Kovarianzmatrix Q₀ in Einzelwerte wie in dem folgenden Ausdruck (3) auf.
$Q_{0} = [\begin{matrix} u_{1} & u_{2} & \dots & u_{m} \end{matrix}] [\begin{matrix} σ_{1}^{2} & 0 & \dots & 0 \\ 0 & σ_{2}^{2} & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 0 & 0 & \dots & σ_{m}^{2} \end{matrix}] {[\begin{matrix} v_{1} & v_{2} & \dots & v_{m} \end{matrix}]}^{T}$
Außerdem wird, wie in Ausdruck (2) gezeigt, die Kovarianzmatrix Q₀ durch Quadrieren erhalten und weist somit eine symmetrische Eigenschaft auf. Deshalb kann der Ausdruck (3) mit dem folgenden Ausdruck (4) ersetzt werden.
$Q_{0} = [\begin{matrix} u_{1} & u_{2} & \dots & u_{m} \end{matrix}] [\begin{matrix} σ_{1}^{2} & 0 & \dots & 0 \\ 0 & σ_{2}^{2} & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 0 & 0 & \dots & σ_{m}^{2} \end{matrix}] {[\begin{matrix} u_{1} & u_{2} & \dots & u_{m} \end{matrix}]}^{T}$
Dann erhält die Komponentenakquirierungseinheit 121 Komponenten pi, in die der Fehlervektor δy_t zerlegt wird, gemäß einer Richtungen des Einzelvektors u_i ^T (i=1,2,...,m) unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (5). Der Wert von u_i ändert sich nicht, bis sich die Bezugsdaten y ändern. Deshalb ist es, für einen Fall, in welchem u_i in der Speichereinheit 13 ähnlich zu den Bezugsdaten y akkumuliert ist, nicht erforderlich, jedes Mal den Ausdruck (4) zu lösen.
$ρ_{i} = u_{i}^{T} \cdot δ y_{t}$
Unterdessen gibt die Komponentenakquirierungseinheit 121 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel durch Quadrieren jeder der Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor δy_t zerlegt wird, gemäß einer Richtungen des Einzelvektors u_i ^T erhaltene Werte ρ_i ² an die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 aus.
Die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 führt einen „Vergleichsprozess S3“ zum Vergleichen jeder der Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor δy_t zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors u_i ^T mit korrespondierenden Varianzen σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors u_i ^T individuell gemäß den Richtungen der Einzelvektoren durch.
Die Varianzen σ_i ² (i=1,2,_...,m) von den Einzelvektoren sind Einzelwerte (σ₁ ² ,σ₂ ² ,...,σ_m ² ) der in Ausdruck (4) dargestellten Kovarianzmatrix Q₀ (Einheitsraum), und stellen Schwankungen gemäß den Richtungen von Einzelvektoren dar, wenn sich die Zielvorrichtung 2 in einem Normalzustand befindet.
Hier stellen die durch Quadrieren jeder der von der Komponentenakquirierungseinheit 121 eingegebenen Komponenten ρ_i (i=1,2,...,m) erhaltenen Werte ρ_i ² (i= 1,2,...,m) Schwankungen gemäß den Richtungen von Einzelvektoren zu dem Bestimmungszeitpunkt t dar. Deshalb wird für einen Fall, in welchem der Zustand der Zielvorrichtung 2 zu dem Bestimmungszeitpunkt t normal ist, angenommen, dass der durch Quadrieren jeder der Komponente ρ_i erhaltene Wert ρ_i ² ein Wert nahe an der Varianz σ_i ² ist. Basierend auf einer solchen Voraussetzung vergleicht die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 jeder durch Quadrieren der Komponenten ρ_i erhaltenen Werte ρ_i ² mit den Varianzen σ_i ² gemäß Richtungen von Einzelvektoren, und gibt die Vergleichsergebnisse an die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 aus.
Beispielsweise vergleicht die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 den durch Quadrieren jeder der Komponente pi erhaltenen Wert ρ_i ² mit der korrespondierenden Varianz σ_i ² , und gibt Vergleichsergebnisse, die anzeigen, ob die Differenz gleich oder größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, an die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 aus. Unterdessen ist, für einen Fall, in welchem eine Schwankung einer Komponente ρ_i eine Normalverteilung darstellt, der Schwellenwert geeignet, um auf zumindest etwa das Neunfache des Werts von σ_i ² eingestellt zu sein.
Im Übrigen wird bei einer Technik, die ein MT-Verfahren des Stands der Technik verwendet, eine Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ) zu einem Messzeitpunkt t durch den folgenden Ausdruck (6) erhalten.
$\begin{matrix} D_{M} (y_{t}) = \sqrt{{(y_{t} - y_{0})}^{T} Q_{0}^{- 1} (y_{t} - y_{0})} \\ = \sqrt{{(y_{t} - y_{0})}^{T} \sum_{i = 0}^{m} \frac{u_{i}^{T} u_{i}}{σ_{i}^{2}} (y_{t} - y_{0})} \end{matrix}$
Auf diese Weise besteht bei einer Technik, die das MT-Verfahren des Stands der Technik verwendet, für einen Fall, in welchem Null in einem Einzelwert (Varianz σ_i ² ) enthalten ist, wenn die inverse Matrix Q₀ ^-1 der Kovarianzmatrix Q₀ berechnet wird, die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung aufgrund einer Teilung durch Null abnimmt.
Deshalb unterdrückt die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel das Auftreten einer Teilung durch Null, indem der Vergleichsprozess S3 zum Vergleichen des Werts ρ_i ² des Quadrats der Komponente ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, mit der Varianz σ_i ² gemäß den Richtungen von Einzelvektoren anstelle der Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung durchgeführt wird.
Die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 führt einen „Bestimmungsprozess S4“ zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Vergleichsergebnisse der Vergleichsverarbeitungseinheit 122 durch.
Beispielsweise für einen Fall, in welchem die Anzahl an Vergleichsergebnissen, die anzeigen, dass eine Differenz zwischen dem durch Quadrieren jeder der Komponente ρ_i erhaltenen Wert ρ_i ² und der korrespondierenden Varianz σ_i ² gleich oder größer als ein Schwellenwert ist, gleich oder größer als eine vorbestimmte obere Grenzzahl ist, bestimmt die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123, dass eine Abnormität in der Zielvorrichtung 2 aufgetreten ist. Unterdessen wird als die obere Grenzzahl irgendeine Zahl gleich oder größer als 1 eingestellt.
Die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 wiederholt die vorstehend beschriebenen Prozesse S1 bis S4 zu vorbestimmten Zeitpunkten, und erfasst das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität der Zielvorrichtung 2.
Für einen Fall, in welchem der Prozessor 12 die Abnormität der Zielvorrichtung 2 erfasst hat, benachrichtigt die Eingabe- und Ausgabeeinheit 11 die Steuervorrichtung 3 über die Erfassungsergebnisse. Die Steuervorrichtung 3 führt eine Steuerung zum Auflösen des abnormen Zustands der Zielvorrichtung 2 auf Basis der Erfassungsergebnisse der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 durch. Beispielsweise für einen Fall, in welchem die Zielvorrichtung 2 eine Gasturbine ist, kann die Steuervorrichtung 3 eine Steuerung zum Verringern der Brennstoffzufuhr durchführen, um eine Ausgabe einer Gasturbine zu verringern.
Außerdem kann die Steuervorrichtung 3 eine Steuerung zum Benachrichtigen eines Bedieners der Zielvorrichtung 2, dass eine Abnormität erfasst worden ist, durchführen. Hier ist die Benachrichtigungssteuerung z.B. eine Steuerung zum Übertragen einer Nachricht, dass eine Abnormität in einem Bedienerziel erfasst worden ist, eine Steuerung zum Anzeigen, dass eine Abnormität auf einem Betriebsbildschirm des Bedieners erfasst worden ist, oder dergleichen.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, ist die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10, die konfiguriert ist, um das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität in der Zielvorrichtung 2 zu erfassen, und umfasst den Prozessor 12 und die mit dem Prozessor 12 verbundene Speichereinheit 13. Der Prozessor 12 führt den Fehlervektorakquirierungsprozess S1 zum Akquirieren eines Fehlervektors δy_t , der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor y_t mit mehreren zu dem Bestimmungszeitpunkt t gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor y₀ mit einem Mittelwert von in der Speichereinheit 13 akkumulierten Messwerten als ein Element darstellt, den Komponentenakquirierungsprozess S2 zum Akquirieren von einer Mehrzahl von Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors u_i ^T , den Vergleichsprozess S3 zum Vergleichen eines durch Quadrieren jeder der Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhaltenen Werts ρ_i ² mit einer korrespondierenden Varianz σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors, und den Bestimmungsprozess S4 zum Durchführen einer Abnormitätsbestimmung auf Basis einer Vielzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsprozess S3 aus.
Bei einer Technik, die das MT-Verfahren des Stands der Technik verwendet, wie vorstehend beschrieben, kann für einen Fall, in welchem eine Korrelation zwischen den Stücken von Bezugsdaten stark ist, die inverse Matrix einer Kovarianzmatrix nicht berechnet werden, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung abnimmt. Deshalb wird in z.B. Patentschrift 2, nachdem die inverse Matrix einer Kovarianzmatrix berechnet worden ist, eine durch Ersetzen einer Komponente mit einem kleinen Einzelwert (d.h., Varianz) mit Null erhaltene Matrix als eine geeignete inverse Matrix verwendet. Mit Bezug auf eine Komponente mit einem kleinen Einzelwert entspricht dies im Wesentlichen einem umgekehrten Ersetzen des Werts des Einzelwerts mit einer Unendlichkeit. Die Komponente mit einem kleinen Einzelwert wird eher ignoriert als angenähert. Deshalb besteht für einen Fall, in welchem eine Abnormität in einem Inspektionsziel auftritt und der Einfluss dieser Abnormität in der Komponente mit einem kleinen Einzelwert erscheint, in einem Verfahren zum Ersetzen einer angenäherten inversen Matrix des Stands der Technik, die Möglichkeit, dass die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt.
Allerdings vergleicht die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Komponente pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung eines Einzelvektors mit der Varianz σ_i ² , wodurch zugelassen wird, dass der Vektor selbst bei einer Abnormitätsbestimmung verwendet wird, ohne die Abnormitätsbestimmung auf Basis einer Mahalanobis-Entfernung, welche einen von jedem Vektor berechneten skalaren Wert darstellt, durchzuführen. Dadurch ist es nicht erforderlich, eine Verschlechterung der Genauigkeit einer Berechnung aufgrund einer Teilung durch Null zu berücksichtigen, und somit kann, sogar für einen Fall, in welchem die Varianz σ_i ² in der Richtung eines Einzelvektors Null oder ein kleiner Wert ist, die Abnormitätserfassungsvorrichtung bei einer Abnormitätsbestimmung verwendet werden, ohne sie auszuschließen. Demzufolge kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Abnahme der Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung unterdrücken und die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung verbessern.
Außerdem gibt der Prozessor 12 in dem Vergleichsprozess S3 Vergleichsergebnisse aus, die anzeigen, ob eine Differenz zwischen dem durch Quadrieren jeder Komponente ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhaltenen Wert ρ_i ² und der korrespondierenden Varianz σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors gleich oder größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und bestimmt in dem Bestimmungsprozess S4 eine Abnormität für einen Fall, in welchem die Anzahl an Vergleichsergebnissen, die anzeigen, dass die Differenz gleich oder größer als der Schwellenwert ist, gleich oder größer als eine vorbestimmte obere Grenzzahl ist.
Bei einer Technik, die das MT-Verfahren des Stands der Technik verwendet, wird eine Mahalanobis-Entfernung unter Verwendung einer Summierung berechnet. Deshalb nimmt, wenn eine geringe Änderung in einem Messwert auftritt, die für eine Komponente mit einem kleinen Einzelwert sogar für einen Fall relevant ist, in welchem der Zustand einer Zielvorrichtung normal ist, der Wert einer Mahalanobis-Entfernung um diesen Wert zu, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt. Außerdem besteht für einen Fall, in welchem ein Einfluss auf lediglich einem Messwert vorliegt, der für eine Komponente mit einem großen Einzelwert relevant ist, sogar wenn der Zustand einer Zielvorrichtung abnorm ist, die Möglichkeit, dass die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt, ohne in hohem Maße in dem Wert einer Mahalanobis-Entfernung durch einen anderen Normalwert widergespiegelt zu sein.
Allerdings bestimmt die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis von Vergleichsergebnissen gemäß der Richtung des Einzelvektors, wodurch eine Übererfassung und ein Übersehen der Abnormität unterdrückt werden. Da außerdem das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis, ob die Anzahl an Vergleichsergebnissen, die anzeigen, dass die Differenz gleich oder größer als der Schwellenwert ist, die obere Grenzzahl übersteigt, bestimmt wird, kann die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung durch diese obere Grenzzahl eingestellt werden. Da beispielsweise die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Abnormität für einen Fall bestimmt, in welchem zumindest ein Vergleichsergebnis vorliegt, das anzeigt, dass die Differenz gleich oder größer als der Schwellenwert ist, indem die obere Grenzzahl auf 1 eingestellt wird, kann die Empfindlichkeit einer Abnormitätserfassung in hohem Masse verbessert werden.
<Modifikationsbeispiel von erstem Ausführungsbeispiel>
Vorstehend ist die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel beschrieben worden, aber die spezifischen Aspekte der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 sind auf die vorstehend beschriebenen nicht beschränkt, und verschiedene Ausgestaltungsänderungen und dergleichen können gemacht werden, ohne von dem Umfang dieser Erfindung abzuweichen.
Nachstehend wird ein Modifikationsbeispiel des ersten Ausführungsbeispiels mit Bezug auf 3 beschrieben. Unterdessen werden Komponenten, die denen des ersten Ausführungsbeispiels entsprechen, durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet, und somit wird auf eine detaillierte Beschreibung derselben verzichtet.
(Funktionale Konfiguration einer Abnormitätserfassungsvorrichtung)
3 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem Modifikationsbeispiel des ersten Ausführungsbeispiels zeigt.
Wie in 3 gezeigt, umfasst ein Prozessor 12 einer Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel eine Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 anstelle der Vergleichsverarbeitungseinheit 122 des ersten Ausführungsbeispiels.
Die Funktion der Fehlervektorakquirierungseinheit 120 („Fehlervektorakquirierungsprozess S1“) gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel entspricht der des ersten Ausführungsbeispiels.
Die Komponentenakquirierungseinheit 121 führt einen „Komponentenakquirierungsprozess S20“ zum Akquirieren eines Komponentenvektors p mit einer Mehrzahl von Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors δy_t als Elemente durch.
Insbesondere führt die Komponentenakquirierungseinheit 121 denselben Prozess wie den „Komponentenakquirierungsprozess S2“ des ersten Ausführungsbeispiels durch und erhält die Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors u_i ^T . Die Komponentenakquirierungseinheit 121 gibt den Komponentenvektor p mit den Komponenten ρ_i (i=1,2,...,m), in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors u_i ^T als Elemente an die Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 aus.
Die Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 führt einen „Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S50“ zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ) auf Basis des Komponentenvektors ρ, einer Varianz σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors und Korrekturkoeffizienten k_i (i=1,2,...,m) gemäß der Richtung des Einzelvektors durch.
Außerdem wird in dem vorliegenden Modifikationsbeispiel der Korrekturkoeffizient k_i zum Korrigieren einer Differenz zwischen der tatsächlichen Verteilung und einer Normalverteilung der Komponenten ρ_i verwendet. Für einen Fall einer Normalverteilung beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass ρ_i in einem Bereich gleich oder kleiner als ±3σ_i enthalten ist, 99,73%, und somit ist es natürlich, an einer Abnormität für einen Fall, in welchem ρ_i außerhalb eines Bereichs von ±3σ_i liegt, zu zweifeln. Für einen Fall, in welchem die tatsächliche Verteilung von ρ_i aus den Bezugsdaten y überprüft worden ist, liegt beispielsweise ein Fall vor, in welchem die Wahrscheinlichkeit, zu 99,73% äquivalent zu sein, wie vorstehend beschrieben, in einem Bereich von ±5σ_i liegt, wobei ρ_i eine Verteilung mit einem schwereren Saum als eine Normalverteilung darstellt, d.h., geschätzt ist, eine größere Schwankung von ρ_i als bei einer Normalverteilung aufzuweisen. Deshalb ist der Wert von k_i kleiner als 1 eingestellt, z.B. (3/5), und es ist vernünftig, eine Schwankungsverringerung zu berücksichtigen.
Insbesondere berechnet die Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 die Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ) unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (7).
$D_{M} (y_{t}) = \sqrt{ρ^{T} \sum_{i = 1}^{m} \frac{k_{i}}{σ_{i}^{2}} ρ}$
Die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 führt einen „Bestimmungsprozess S40“ zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ) durch.
Insbesondere für einen Fall, in welchem die Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ) gleich oder größer als ein aus einem Einheitsraum erhaltener vorbestimmter Wert ist, bestimmt z.B. die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123, dass eine Abnormität in der Zielvorrichtung 2 aufgetreten ist.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, führt in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel der Prozessor 12 den Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S50 anstelle des Vergleichsprozesses S3 aus. Außerdem akquiriert der Prozessor 12 den Komponentenvektor ρ mit der Mehrzahl von Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors u_i ^T als Elemente in dem Komponentenakquirierungsprozess S20, berechnet eine Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors p, der Varianz σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors, und der Korrekturkoeffizienten k_i gemäß der Richtung des Einzelvektors in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S50, und bestimmt das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung in dem Bestimmungsprozess S40.
Außerdem wird in dem Korrekturkoeffizienten k_i irgendein Wert gemäß der Richtung des Einzelvektors im Voraus eingestellt.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 das Beitragsverhältnis der Varianz σ_i ² mit dem Korrekturkoeffizienten k_i einstellen, und somit kann die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung verbessert werden. Beispielsweise wird der Wert einer aus einem Einheitsraum erhaltenen bestimmten Varianz σ_i ² als klein angenommen (Schwankung wird als klein angenommen). Hier wird, obwohl der Zustand der Zielvorrichtung 2 normal ist, ein Ereignis bewirkt, wie etwa ein Betrieb der Zielvorrichtung 2 durch einen Bediener, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Komponente ρ₁ korrespondierend zu dieser Varianz σ_i ² zeitweise fluktuiert. In diesem Fall beeinflusst bei einer Technik, die das MT-Verfahren des Stands der Technik verwendet, die Fluktuation einer solchen Komponente ρ₁ den Wert einer Mahalanobis-Entfernung, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung abnimmt. Allerdings kann für einen Fall, in welchem die Fluktuation einer solchen Komponente ρ₁ im Voraus bekannt ist, bezüglich der experimentellen Regel die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel den Wert des Korrekturkoeffizienten k₁ gemäß der Breite dieser Fluktuation einstellen. Auf diese Weise stellt die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 den Korrekturkoeffizienten k_i gemäß den Eigenschaften der Zielvorrichtung 2 ein, wodurch zugelassen wird, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung verbessert wird.
<Zweites Ausführungsbeispiel>
Im Folgenden wird ein Abnormitätserfassungssystem 1 gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf 4 beschrieben. Unterdessen werden Komponenten mit Bezug auf das Ausführungsbeispiel, die denen des vorstehend beschriebenen Modifikationsbeispiels entsprechen, durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet, und somit wird auf eine detaillierte Beschreibung derselben verzichtet.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
4 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel zeigt.
Wie in 4 gezeigt, umfasst ein Prozessor 12 einer Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel eine Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 zusätzlich zu jeder funktionalen Einheit des ersten Ausführungsbeispiels.
Die Funktion der Fehlervektorakquirierungseinheit 120 („Fehlervektorakquirierungsprozess S1“), die Funktion der Komponentenakquirierungseinheit 121 („Komponentenakquirierungsprozess S2“) und die Funktion der Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 („Bestimmungsprozess S4“) gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel entsprechen denen des ersten Ausführungsbeispiels. Unterdessen wird in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel jeder durch Quadrieren jeder Komponente ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des durch die Komponentenakquirierungseinheit 121 akquirierten Einzelvektors erhaltene Wert ρ_i ² an die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 ausgegeben und in der Speichereinheit 13 gespeichert. D.h., Werte ρ_i ² von einem Zeitpunkt t-n, zu welchem die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Abnormitätserfassung auf Basis der Bezugsdaten y startet, zu einem letzten Bestimmungszeitpunkt t werden in der Speichereinheit 13 als ein Verlauf von einem Moment zu einem Moment akkumuliert.
Die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 führt einen „Frequenzverteilungsberechnungsprozess S60“ zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierten Komponenten ρ_i (Werte ρ_i ² ) auf Basis einer Frequenzverteilung D1 durch, die aus Werten ρ_i ² erhaltenen wird, die aus den durch Quadrieren jeder Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtungen des Einzelvektors erhalten werden, und die in der Speichereinheit 13 akkumuliert sind.
Insbesondere liest die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 einen Verlauf der in der Speichereinheit 13 akkumulierten Werte ρ_i ² aus, und erhält die Frequenzverteilung D1 von Werten ρ_i ² von einem Zeitpunkt t-n, zu welchem eine Abnormitätserfassung gestartet wird, zu einem Zeitpunkt t-1 vor einem Schritt eines gegenwärtigen Bestimmungszeitpunkts t. In der Frequenzverteilung D1 stellt die Horizontalachse den Wert von ρ_i ² dar, und die Vertikalachse stellt die Frequenz eines Auftretens von ρ_i ² dar.
Die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 erhält einen mit dem Wert ρ_i ² zu dem Bestimmungszeitpunkt t verknüpften Perzentilwert, welcher von der Komponentenakquirierungseinheit 121 auf Basis der Frequenzverteilung D1 ausgegeben wird, und gibt den erhaltenen Wert an die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 aus.
Die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 führt einen „Vergleichsprozess S30“ zum Vergleichen des durch Quadrieren jeder Komponente pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors u_i ^T erhaltenen Werts ρ_i ² mit der korrespondierenden Varianz σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors u_i ^T individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors durch.
In diesem Fall korrigiert die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Varianz σ_i ² auf Basis des Perzentilwerts, welcher von der Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 ausgegeben ist.
Der Inhalt eines spezifischen Prozesses, in welchem die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 den Wert ρ_i ² mit der Varianz σ_i ² nach einer Korrektur vergleicht, entspricht dem des ersten Ausführungsbeispiels.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, führt in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel der Prozessor 12 ferner den Frequenzverteilungsberechnungsprozess S60 zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkts t akquirierten Komponenten ρ_i auf Basis der Frequenzverteilung D1, die von den Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, aus, und korrigiert die Varianz σ_i ² auf Basis des Perzentilwerts in dem Vergleichsprozess S30.
Der Einheitsraum basiert auf den Bezugsdaten y, die akquiriert werden, wenn sich die Zielvorrichtung 2 in einem Normalzustand befindet, aber die Anzahl an in diesen Bezugsdaten y enthaltenen Abtastwerten ist konstant (z.B. das dreifache der Anzahl m von Objekten von Messwerten). Andererseits, wenn die Betriebszeit der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 länger wird, dann wird eine größere Anzahl an Abtastwerten in der Speichereinheit 13 der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 akkumuliert. Deshalb wird, für einen Fall, in welchem die Anzahl an in der Speichereinheit 13 akkumulierten Abtastwerten größer als die Anzahl an Abtastwerten in dem Einheitsraum ist, die statistische Zuverlässigkeit der in der Speichereinheit 13 akkumulierten Abtastwerte höher.
Insbesondere überschreitet z.B. das Ergebnis eines Vergleichs des Werts ρ_i ² zu dem Bestimmungszeitpunkt t mit der korrespondierenden Varianz σ₁ ² einen Schwellenwert, aber gemäß dem Perzentilwert eines tatsächlichen Werts ρ₁ ² kann die Wahrscheinlichkeit eines Auftretens als hoch erscheinen. Außerdem ist das Ergebnis eines Vergleichs des Werts ρ₁ ² mit der korrespondierenden Varianz σ₁ ² kleiner als der Schwellenwert, aber gemäß dem Perzentilwert eines tatsächlichen Werts ρ₁ ² kann die Wahrscheinlichkeit eines Auftretens als niedrig erscheinen. Auf diese Weise ist eine tatsächliche Schwankung wahrscheinlich kleiner (oder größer) als eine aus dem Einheitsraum angenommene Schwankung.
Die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel korrigiert die Varianz σ₁ ² auf Basis des Perzentilwerts, welcher Daten mit einem höheren Grad einer Zuverlässigkeit darstellt, in welchen die tatsächliche Schwankung auf diese Weise widergespiegelt wird, und somit kann die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessert werden.
Unterdessen ist in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ein Aspekt, gemäß welchem die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 die Frequenzverteilung D1 der Werte ρ_i ² erhält, beschrieben worden, aber diesbezüglich besteht keine Beschränkung. In einem anderen Ausführungsbeispiel kann die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 eine Frequenzverteilung von Werten erhalten, die erhalten werden, indem z.B. eine Addition (ρ₁ ²+ρ₂ ²), eine Subtraktion (ρ₁ ²-ρ₂ ²) oder eine Multiplikation (ρ_i ²×ρ₂ ²) bezüglich zumindest zwei aus einer Mehrzahl von in den Werten ρ_i ² (i=1, 2, ..., m) enthaltenen Elementen durchgeführt wird. Außerdem kann die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 eine Frequenzverteilung unter Verwendung eher der Komponente ρ_i als des Werts ρ_i ² erhalten.
<Modifikationsbeispiel von zweitem Ausführungsbeispiel>
Außerdem kann die Funktion der Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 („Frequenzverteilungsberechnungsprozess S60“) in dem zweiten Ausführungsbeispiel auf den Prozessor 12 gemäß dem Modifikationsbeispiel des ersten Ausführungsbeispiels angewendet werden.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
5 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration einer Abnormitätserfassungsvorrichtung eines Prozessors gemäß einem Modifikationsbeispiel des zweiten Ausführungsbeispiels zeigt.
Wie in 5 gezeigt, führt die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel einen „Frequenzverteilungsberechnungsprozess S61“ zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierten Komponenten ρ_i auf Basis einer Frequenzverteilung D1', die aus den Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtungen des Einzelvektors erhalten wird, un die in der Speichereinheit 13 akkumuliert sind, durch.
Außerdem korrigiert die Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 den Korrekturkoeffizienten k_i mit einem korrespondierenden Perzentilwert in einem „Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S51“, und berechnet die Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ). Beispielsweise wird in S61 ein Perzentilwert korrespondierend zu ρ_i zu einem Zeitpunkt t ausgegeben. Wenn in diesem Fall ρ_i zu einer Normalverteilung gegeben wird, dann wird der in S61 ausgegebene Perzentilwert berechnet. Ferner kann der Wert von ρ_i auch invers berechnet werden, um denselben Perzentilwert, wie den in S61 ausgegebenen, zu der Normalverteilung zu geben. Für einen Fall, in welchem der Wert als ri bezeichnet ist, kann der Wert des Korrekturkoeffizienten k_i als (ρ_i/r_i)² eingestellt sein.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, führt in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel der Prozessor 12 ferner den Frequenzverteilungsberechnungsprozess S61 zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierten Komponenten ρ_i auf Basis der Frequenzverteilung D1', die aus den Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit 13 akkumuliert sind, aus, und korrigiert den Korrekturkoeffizienten k_i auf Basis des Perzentilwerts in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S51.
Die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 korrigiert den Korrekturkoeffizienten k_i auf Basis des Perzentilwerts, welcher Daten mit einem hohen Zuverlässigkeitsgrad darstellt, in welchen die tatsächliche Schwankung auf diese Weise widergespiegelt ist, und stellt dann das Beitragsverhältnis der Varianz σ_i ² ein, wodurch die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung verbessert werden kann.
<Drittes Ausführungsbeispiel>
Dann wird ein Abnormitätserfassungssystem 1 gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf 6 beschrieben. Unterdessen werden Komponenten mit Bezug auf das Ausführungsbeispiel, die denen des vorstehend beschriebenen Modifikationsbeispiels entsprechen, durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet, und somit wird auf eine detaillierte Beschreibung derselben verzichtet.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
6 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem dritten Ausführungsbeispiel zeigt.
Wie in 6 gezeigt, umfasst ein Prozessor 12 einer Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel eine Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 zusätzlich zu jeder funktionalen Einheit gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel.
Die Funktion der Fehlervektorakquirierungseinheit 120 („Fehlervektorakquirierungsprozess S1“), die Funktion der Komponentenakquirierungseinheit 121 („Komponentenakquirierungsprozess S2“) und die Funktion der Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 („Bestimmungsprozess S4“) gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel entsprechen denen des ersten Ausführungsbeispiels.
Die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 führt einen „Frequenzverteilungsberechnungsprozess S62“ zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierten Komponenten ρ_i auf Basis einer Frequenzverteilung D2, die aus den Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit 13 akkumuliert sind, durch.
Außerdem gibt die Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 die Frequenz eines Auftretens von ρ_i korrespondierend zu jeder Komponente an die Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 aus.
Die Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 führt einen „Normalisierungsprozess S70“ zum Erhalten einer Wahrscheinlichkeitsdichte p_i , in welchem die zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierte Komponente ρ_i auf Basis der Frequenz eines Auftretens von ρ_i zu dem Bestimmungszeitpunkt t beobachtet wird, und einer durch Normalisieren der Frequenzverteilung D2 erhaltenen Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 durch.
Insbesondere wendet die Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 zunächst die Frequenzverteilung D2 auf irgendeine Wahrscheinlichkeitsverteilung unter einer Normalverteilung, einer logarithmischen Normalverteilung, einer Betaverteilung, einer Gammaverteilung, einer exponentiellen Verteilung und dergleichen an. Zu diesem Zeitpunkt kann, für einen Fall, in welchem die Frequenzverteilung nicht auf eine einzelne Wahrscheinlichkeitsverteilung angewendet wird, sie auf eine Kombination der Summe, Differenz oder dergleichen einer Mehrzahl von Wahrscheinlichkeitsverteilungen angewendet werden. Die Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 führt eine solche Anwendung auf eine Wahrscheinlichkeitsverteilung durch, wodurch zugelassen wird, dass eine sich zu einer glatten Kurve zurückgebildete Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, wie in 6 gezeigt, erhalten wird. Unterdessen stellt die Horizontalachse in der Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 eine Frequenz eines Auftretens dar, und die Vertikalachse stellt eine auf Basis einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion erhaltene Wahrscheinlichkeitsdichte p_i (i=1, 2,...,m) dar.
Außerdem gibt die Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 die Wahrscheinlichkeitsdichte pi, in welcher die Komponente ρ_i beobachtet ist, an die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 auf Basis der Frequenz eines Auftretens gemäß der Komponente ρ_i zu dem Bestimmungszeitpunkt t, welche von der Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 ausgegeben ist, und der Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 gemäß der Komponente ρ _i aus.
Die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 führt einen „Vergleichsprozess S31“ zum Vergleichen des durch Quadrieren jeder Komponente ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors u_i ^T erhaltenen Werts ρ_i ² mit der korrespondierenden Varianz σ_i ² in der Richtung des Einzelvektors u_i ^T individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors durch.
In diesem Fall korrigiert die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Varianz σ_i ² auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte p_i , welche von der Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 ausgegeben ist.
Der Inhalt eines spezifischen Prozesses, in welchem die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 den Wert ρ_i ² mit der Varianz σ_i ² nach einer Korrektur vergleicht, entspricht dem des ersten Ausführungsbeispiels.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, führt in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel der Prozessor 12 ferner den Frequenzverteilungsberechnungsprozess S62 zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierten Komponenten ρ _i auf Basis der Frequenzverteilung D2, die von den Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit 13 akkumuliert sind, und den Normalisierungsprozess S70 zum Erhalten der Wahrscheinlichkeitsdichte p_i , in welcher die zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierte Komponente ρ_i unter Verwendung der durch Normalisieren der Frequenzverteilung D2 auf Basis der Frequenz eines Auftretens erhaltenen Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 beobachtet ist, aus, und korrigiert die Varianz σ_i ² auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte ρ_i in dem Vergleichsprozess S31.
Wie vorstehend beschrieben, wird für einen Fall, in welchem die Anzahl an in der Speichereinheit 13 akkumulierten Abtastwerten der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 größer als die Anzahl an Abtastwerten in dem Einheitsraum ist, die statistische Zuverlässigkeit der in der Speichereinheit 13 akkumulierten Abtastwerte größer. Deshalb kann unter Verwendung der mit Bezug auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 basierend auf den, wie vorstehend beschrieben, in der Speichereinheit 13 akkumulierten Komponenten ρ_i erhaltenen Wahrscheinlichkeitsdichte p_i eine statistische Zuverlässigkeit weiter verbessert werden, als für einen Fall, in welchem lediglich die Mahalanobis-Entfernung als ein Bezug für eine Bestimmung verwendet wird. Demzufolge kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessern.
Unterdessen ist in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ein Aspekt beschrieben worden, in welchem die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 die Varianz σ_i ² auf Basis einer Wahrscheinlichkeitsdichte korrigiert, aber diesbezüglich besteht keine Beschränkung. In einem anderen Ausführungsbeispiel kann die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 z.B. den folgenden Vergleichsprozess durchführen.
Die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 nimmt zunächst die Elemente von ρ_i (i=1,2,...,m) an, die zu dem Bestimmungszeitpunkt t als unabhängig voneinander aufgrund dieser miteinander unkorrelierten Elemente beobachtet worden sind, und nähert eine Wahrscheinlichkeitsdichte p an, in welcher ρ_i durch „p (p1,p₂,..., p_m) = p₁×p₂×...×p_m“ beobachtet wird, um die Wahrscheinlichkeitsdichte zu erhalten.
Der Wert dieser Wahrscheinlichkeitsdichte p (p₁ , p₂ , ..., p_m ) ist proportional zu einer Wahrscheinlichkeit, in welcher ρ_i (i=1,2,...,m) zu einem bestimmten Zeitpunkt beobachtet ist. Deshalb kann die Vergleichsverarbeitungseinheit 122 ein Vergleichsergebnis, das anzeigt, ob ein durch Subtrahieren einer Wahrscheinlichkeitsdichte p' (p'₁ , p'₂ , ..., p'_m ) zu einem anderen Zeitpunkt (z.B. Zeitpunkt t-1) von einer Wahrscheinlichkeitsdichte p (p₁ , p₂ , ..., p_m ) zu dem Bestimmungszeitpunkt t erhaltener Wert gleich oder größer als ein vorbestimmter zulässiger Wert ist, an die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 ausgeben. In diesem Fall bestimmt die Bestimmungsverarbeitungseinheit 123, dass der Zustand der Zielvorrichtung 2 abnorm ist, für einen Fall, in welchem das Vergleichsergebnis, das anzeigt, dass der vorstehende Wert gleich oder größer als der vorbestimmte zulässige Wert ist, eine vorbestimmte obere Grenzzahl (irgendein Wert gleich oder größer als 1) ist.
<Modifikationsbeispiel von drittem Ausführungsbeispiel>
Außerdem kann die Funktion der Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 („Normalisierungsprozess S70“) in dem dritten Ausführungsbeispiel auf den Prozessor 12 gemäß dem Modifikationsbeispiel des zweiten Ausführungsbeispiels angewendet werden.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
7 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß einem Modifikationsbeispiel des dritten Ausführungsbeispiels zeigt.
Wie in 7 gezeigt, führt die Normalisierungsverarbeitungseinheit 128 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel einen „Normalisierungsprozess S71“ zum Ausgeben einer Wahrscheinlichkeitsdichte pi, in welchem die Komponente ρ_i beobachtet wird, an die Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 auf Basis der Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 gemäß der Komponente ρ_i und der Frequenz eines Auftretens gemäß der Komponente ρ_i zu dem Bestimmungszeitpunkt t durch, welche von der Frequenzverteilungsberechnungseinheit 127 ausgegeben ist.
Außerdem korrigiert die Mahalanobis-Entfernung-Berechnungseinheit 126 den Korrekturkoeffizienten k_i mit der korrespondierenden Wahrscheinlichkeitsdichte p_i in dem „Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S52“, und berechnet die Mahalanobis-Entfernung D_M (y_t ).
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, führt in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Modifikationsbeispiel der Prozessor 12 ferner den Frequenzverteilungsberechnungsprozess S62 zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierten Komponenten ρ_i auf Basis der Frequenzverteilung D2, die aus den Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhelten wird, und die in der Speichereinheit 13 akkumuliert sind, und den Normalisierungsprozess S71 zum Erhalten der Wahrscheinlichkeitsdichte p_i , in welchem die zu dem Bestimmungszeitpunkt t akquirierte Komponente ρ_i unter Verwendung einer durch Normalisieren der Frequenzverteilung D2 erhaltenen Wahrscheinlichkeitsverteilung beobachtet ist, aus, und korrigiert den Korrekturkoeffizienten k_i auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte p_i in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess S52.
Auf diese Weise verwendet die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 die Wahrscheinlichkeitsdichte pi, in welcher die Komponente ρ_i zu dem Bestimmungszeitpunkt t aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung D3 basierend auf den in der Speichereinheit 13 akkumulierten Komponenten ρ_i beobachtet sind, und kann somit eine statistische Zuverlässigkeit weiter verbessern, als für einen Fall, in welchem lediglich die Mahalanobis-Entfernung als ein Bezug für eine Bestimmung verwendet wird. Demgemäß kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 die Genauigkeit einer Berechnung einer Mahalanobis-Entfernung weiter verbessern.
<Viertes Ausführungsbeispiel>
Im Folgenden wird ein Abnormitätserfassungssystem 1 gemäß einem vierten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf 8 beschrieben. Unterdessen werden Komponenten mit Bezug auf das Ausführungsbeispiel, die denen des vorstehend beschriebenen Modifikationsbeispiels entsprechen, durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet, und somit wird auf eine detaillierte Beschreibung derselben verzichtet.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel sind die Funktionen der Fehlervektorakquirierungseinheit 120 und der Komponentenakquirierungseinheit 121 von denen des ersten Ausführungsbeispiels verschieden.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
8 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem vierten Ausführungsbeispiel zeigt.
Wie in 8 gezeigt, führt die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel einen „Fehlervektorakquirierungsprozess S10“ zum Akquirieren eines Fehlervektors eines Messwertvektors mit Messwerten, die zu einer Mehrzahl von Zeitpunkten gemessen sind, als Elemente durch.
Beispielsweise akquiriert, wie in 8 gezeigt, die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 einen Fehlervektor unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (8) mit Bezug auf einen Messwertvektor, der einen ersten Messwertvektor y_t mit zu dem Bestimmungszeitpunkt t gemessenen Messwerten als Elemente und einen zweiten Messwertvektor y_t-1 mit zu dem Zeitpunkt t-1 vor einem Schritt einer Bestimmungszeit t gemessenen Messwerten als Elemente umfasst.
$[\begin{matrix} δ y_{t} \\ δ y_{t - 1} \end{matrix}] = [\begin{matrix} y_{t} \\ y_{t - 1} \end{matrix}] - [\begin{matrix} y_{0} \\ y_{0} \end{matrix}]$
Für einen Fall, in welchem angenommen wird, dass der erste Messwertvektor y_t und der zweite Messwertvektor y_t-1 Messwerte für m Arten von Objekten als Elemente umfassen, akquiriert die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 einen Fehlervektor einschließlich 2m Elementen mit Bezug auf einen Messwertvektor einschließlich 2m Elementen.
Unterdessen kann der zweite Messwertvektor ein Messwertvektor y_t-2 vor zwei Schritten (Zeitpunkt t-2) sein, ohne auf einen Vektor vor einem Schritt einer Bestimmungszeit t beschränkt zu sein, oder kann ein Messwertvektor zu einem früheren Zeitpunkt sein.
Außerdem kann der zweite Messwertvektor eine Mehrzahl von Messwertvektoren umfassen. In diesem Fall kann der zweite Messwertvektor eine Mehrzahl von Messwertvektoren (z.B. Messwertvektoren y_t-1 , y_t-2 und y_t-3 zum Zeitpunkt t-1, Zeitpunkt t-2 und Zeitpunkt t-3) nebeneinander in einer Zeitfolge umfassen, oder kann eine Mehrzahl von Messwertvektoren (z.B. Messwertvektoren y_t-1 , y_t-4 und y_t-8 zum Zeitpunkt t-1, Zeitpunkt t-4 und Zeitpunkt t-8) umfassen, welche in einer Zeitfolge nicht kontinuierlich sind.
Die Komponentenakquirierungseinheit 121 führt einen „Komponentenakquirierungsprozess S21“ zum Akquirieren einer Mehrzahl von von Komponenten pi, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung Einzelvektors ähnlich zu dem ersten Ausführungsbeispiel durch. In dem Beispiel von 8 wird die Komponente ρ_i (i=1,2,...,2m), in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelwertvektors unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (9) akquiriert.
$ρ_{i} = u_{i}^{T} [\begin{matrix} δ y_{t} \\ δ t_{y - 1} \end{matrix}]$
Die Funktion der Vergleichsverarbeitungseinheit 122 („Vergleichsprozess S3“) und die Funktion der Vergleichsverarbeitungseinheit 123 („Bestimmungsprozess S4“) entsprechen denen des ersten Ausführungsbeispiels.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, umfasst in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel der Messwertvektor den ersten Messwertvektor y_t mit zu dem Bestimmungszeitpunkt t gemessenen Messwerten als Elemente und den zweiten Messwertvektor y_t-1 mit vor dem Bestimmungszeitpunkt t gemessenen Messwerten (z.B. zum Zeitpunkt t-1) als Elemente.
In einem dynamischen System, in welchem eine Ausgabe zu einer Eingabe nicht unmittelbar geschieht (ein spätes Ansprechen ausübt), kann eine abhängige Beziehung zwischen dem Messwert zu dem Bestimmungszeitpunkt t und dem Messwert zu dem vergangenen Zeitpunkt (z.B. Zeitpunkt t-1) vorliegen. Deshalb kann, für einen Fall, in welchem eine Abnormitätsbestimmung auf Basis lediglich des Messwerts zu dem Bestimmungszeitpunkt t durchgeführt wird, diese abhängige Beziehung nicht berücksichtigt werden, und somit besteht die Möglichkeit, dass die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung aufgrund des Auftretens eines Berechnungsfehlers abnimmt.
Außerdem nimmt, bei einer Technik, die das MT-Verfahren des Stands der Technik verwendet, wenn die Anzahl an Elementen des Messwertvektors zunimmt, die Möglichkeit einer Teilung durch Null zu, und somit wird es schwierig, eine inverse Matrix zu berechnen. Aus diesem Grund kann eine Abnormitätserfassung, zu welcher eine abhängige Beziehung zwischen Messwerten zu einer Mehrzahl von Zeitpunkten hinzugefügt ist, nicht durchgeführt werden.
Allerdings führt die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel eine Abnormitätserfassung auf Basis des Ergebnisses eines Vergleichs des durch Quadrieren jeder Komponente ρ_i erhaltenen Werts ρ_i ² mit der Varianz σ_i ² durch, und somit tritt die Verschlechterung der Genauigkeit einer Berechnung aufgrund einer Teilung durch Null nicht auf, sogar für einen Fall, in welchem die Anzahl an Elementen zunimmt. Da außerdem die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Abnormitätsbestimmung auf Basis der Messwertvektoren (der erste Messwertvektor und der zweite Messwertvektor) zu einer Mehrzahl von Zeitpunkten durchführt, können ein aus der Eigenschaft eines dynamischen Systems resultierender Berechnungsfehler verringert werden, und die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessert werden.
<Fünftes Ausführungsbeispiel>
Im Folgenden wird ein Abnormitätserfassungssystem 1 gemäß einem fünften Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf 9 beschrieben. Unterdessen werden Komponenten mit Bezug auf das Ausführungsbeispiel, die denen des vorstehend beschriebenen Modifikationsbeispiels entsprechen, durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet, und somit wird auf eine detaillierte Beschreibung derselben verzichtet.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel sind die Funktionen der Fehlervektorakquirierungseinheit 120 und der Komponentenakquirierungseinheit 121 von denen des vierten Ausführungsbeispiels verschieden.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
9 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem fünften Ausführungsbeispiel zeigt.
Wie in 9 gezeigt, führt die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel einen „Fehlervektorakquirierungsprozess S11“ zum Akquirieren eines Fehlervektors eines Messwertvektors mit zu einer Mehrzahl von Zeitpunkten gemessenen Messwerten als Elemente durch.
Beispielsweise akquiriert die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 einen Fehlervektor unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (10) mit Bezug auf einen Messwertvektor einschließlich eines ersten Messwertvektors y_t mit zu dem Bestimmungszeitpunkt t gemessenen Messwerten als Elemente und eines zweiten Messwertvektors y_R,_t-1 mit einer vorbestimmten Anzahl an Messwerten unter zu einem Zeitpunkt t-1 vor einem Schritt der Bestimmungszeit t gemessenen Messwerten als Elemente, wie in 9 gezeigt ist.
$[\begin{matrix} δ y_{t} \\ δ y_{R, t - 1} \end{matrix}] = [\begin{matrix} y_{t} \\ y_{R, t - 1} \end{matrix}] - [\begin{matrix} y_{0} \\ y_{R 0} \end{matrix}]$
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist die Anzahl mR von Elementen des zweiten Messwertvektors y_R,t-1 eingestellt, um kleiner als die Anzahl m von Elementen des ersten Messwertvektors y_t zu sein. Beispielsweise ist die Anzahl mR von Elementen des zweiten Messwertvektors y_R,t-1 auf die Hälfte (m/2) der Anzahl m von Elementen des ersten Messwertvektors yt eingestellt.
Deshalb akquiriert die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 einen Fehlervektor einschließlich m+mR Elementen mit Bezug auf einen Messwertvektor einschließlich m+mR Elementen.
Unterdessen werden den Zustand der Zielvorrichtung 2 aufweisende Messwerte als Elemente des zweiten Messwertvektors Y_R,t-1 ausgewählt. Für einen Fall, in welchem die Zielvorrichtung 2 eine Vorrichtung ist, die z.B. eine Energieerzeugungsanlage darstellt, werden Messwerte ausgewählt, die relevant für eine elektrische Ausgabe, elektrische Ausgabebefehlswerte oder dergleichen sind. Außerdem werden für einen Fall, in welchem die Zielvorrichtung 2 ein Fahrzeug, wie etwa ein Automobil, ist, Messwerte ausgewählt, die relevant für eine Geschwindigkeit, Geschwindigkeitsbefehle oder dergleichen sind.
Außerdem kann der zweite Messwertvektor ein Messwertvektor y_R,t-2 vor zwei Schritten (Zeitpunkt t-2) sein, ohne auf einen Vektor vor einem Schritt einer Bestimmungszeit t beschränkt zu sein, oder kann ein Messwertvektor zu einem früheren Zeitpunkt sein.
Ferner kann der zweite Messwertvektor eine Mehrzahl von Messwertvektoren umfassen. In diesem Fall kann der zweite Messwertvektor eine Mehrzahl von Messwertvektoren umfassen (z.B. Messwertvektoren y_R,t-1 , y_R,t-2 und y_R,t-3 zu dem Zeitpunkt t-1, Zeitpunkt t-2 und Zeitpunkt t-3), welche in einer Zeitfolge nebeneinander liegen, oder kann eine Mehrzahl von Messwertvektoren umfassen (z.B. Messwertvektoren y_R,t-1 , y_R,t-4 und y_R,t-8 zu dem Zeitpunkt t-1, Zeitpunkt t-4 und Zeitpunkt t-8), welche in einer Zeitfolge nicht kontinuierlich sind.
Ähnlich zu dem vierten Ausführungsbeispiel führt die Komponentenakquirierungseinheit 121 einen „Komponentenakquirierungsprozess S22“ zum Akquirieren von Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors durch. In dem Beispiel von 9 wird die Komponente ρ_i (i=1,2,...,mR), in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (11) akquiriert.
$ρ_{i} = u_{t}^{T} [\begin{matrix} δ y_{t} \\ δ y_{R, t - 1} \end{matrix}]$
Die Funktion der Vergleichsverarbeitungseinheit 122 („Vergleichsprozess S3“) und die Funktion der Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 („Bestimmungsprozess S4“) entsprechen denen des ersten Ausführungsbeispiels.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, weist in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel der zweite Messwertvektor Messwerte als Elemente auf, die kleiner als die des ersten Messwertvektors y_t sind.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Zunahme der Berechnungsmenge aufgrund der Addition des zweiten Messwertvektors zu dem vergangenen Zeitpunkt unterdrücken.
<Sechstes Ausführungsbeispiel>
Im Folgenden wird ein Abnormitätserfassungssystem 1 gemäß einem sechsten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf 10 beschrieben. Unterdessen werden Komponenten mit Bezug auf dieses Ausführungsbeispiel, die denen des vorstehend beschriebenen Modifikationsbeispiels entsprechen, durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet, und somit wird auf eine detaillierte Beschreibung derselben verzichtet.
Die Zielvorrichtung 2 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist eine Vorrichtungsgruppe, in welcher eine Mehrzahl von Vorrichtungen desselben Typs parallel zueinander angeordnet sind. Beispielsweise dient eine gleichzeitig und parallel zueinander betreibende Vorrichtungsgruppe als die Zielvorrichtung 2, wie eine für eine Windenergieerzeugung verwendete Windradgruppe.
Außerdem sind in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Funktionen der Fehlervektorakquirierungseinheit 120 und der Komponentenakquirierungseinheit 121 von denen des ersten Ausführungsbeispiels verschieden.
(Funktionale Konfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
10 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration eines Prozessors einer Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem sechsten Ausführungsbeispiel zeigt.
Wie in 10 gezeigt, führt die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel einen „Fehlervektorakquirierungsprozess S12“ zum Akquirieren eines Fehlervektors eines Messwertvektors von jeder einer Mehrzahl von Zielvorrichtungen 2 zu dem Bestimmungszeitpunkt t durch.
Beispielsweise akquiriert, für einen Fall, in welchem die Zielvorrichtung 2 aus zwei Windrädern (einem ersten Windrad und einem zweiten Windrad) besteht, die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 einen Messwertvektor y_t von dem ersten Windrad, und akquiriert einen Messwertvektor y_t' von dem zweiten Windrad. Die Fehlervektorakquirierungseinheit 120 akquiriert einen Fehlervektor unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (12).
$[\begin{matrix} δ y_{t} \\ δ y_{t}' \end{matrix}] = [\begin{matrix} y_{t} \\ y_{t}' \end{matrix}] - [\begin{matrix} y_{0} \\ y_{0}' \end{matrix}]$
Ein Mittelwertvektor y₀ weist den Mittelwert von in der Speichereinheit 13 akkumulierten Messwerten des ersten Windrads als ein Element auf. Ein Mittelwertvektor y₀ ' weist den Mittelwert von in der Speichereinheit 13 akkumulierten Messwerten des zweiten Windrads als ein Element auf.
Außerdem wird jeweils angenommen, dass die Anzahl von Elementen der Messwertvektoren y_t und y_t' m beträgt.
Die Komponentenakquirierungseinheit 121 führt einen „Komponentenakquirierungsprozess S23“ zum Akquirieren von Komponenten ρ_i , in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors ähnlich zu dem ersten Ausführungsbeispiel durch. In dem Beispiel von 10 wird die Komponente ρ_i (i=1, 2, ..., m+m), in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors unter Verwendung des folgenden Ausdrucks (13) akquiriert.
$ρ_{i} = u_{i}^{T} [\begin{matrix} δ y_{t} \\ δ y_{t}' \end{matrix}]$
Die Funktion der Vergleichsverarbeitungseinheit 122 („Vergleichsprozess S3“) und die Funktion der Bestimmungsverarbeitungseinheit 123 („Bestimmungsprozess S4“) entsprechen denen des ersten Ausführungsbeispiels.
(Betriebseffekt)
Wie vorstehend beschrieben, besteht in der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Zielvorrichtung 2 aus einer Mehrzahl von identischen Vorrichtungen. Außerdem akquiriert in dem Fehlervektorakquirierungsprozess S12 der Prozessor 12 als Fehlervektoren δy_t und δy_t' Vektoren, die Differenzen zwischen Messwertvektoren y_t und y_t' gemäß der Zielvorrichtung mit in jeder der Mehrzahl von Zielvorrichtungen 2 gemessenen Messwerten als Elemente und in der Speichereinheit 13 akkumulierten Mittelwertvektoren y₀ und y₀ ' gemäß der Zielvorrichtung darstellen.
Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität auf Basis einer Differenz zwischen einer Zielvorrichtung 2 (z.B. das erste Windrad) und einer anderen Zielvorrichtung 2 (z.B. das zweite Windrad) unter der Mehrzahl von Zielvorrichtungen 2, welche gleichzeitig betrieben werden, bestimmen. Dadurch kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 die Genauigkeit einer Abnormitätserfassung weiter verbessern.
Unterdessen zeigt 10 ein Beispiel, in welchem die Zielvorrichtung 2 aus zwei Vorrichtungen (Windräder) besteht, aber diesbezüglich besteht keine Beschränkung. Die Zielvorrichtung 2 kann aus drei oder mehreren Vorrichtungen bestehen.
Beispielsweise werden für einen Fall, in welchem die Zielvorrichtung 2 aus einhundert Windrädern besteht, diese Windräder in dem Zustand betrieben, in welchem sie eine statistische Schwankung aufweisen. Zu diesem Zeitpunkt kann, für einen Fall, in welchem sich zu dem Bestimmungszeitpunkt t neunundneunzig Windräder in einem Schwankungsbereich befinden, aber lediglich ein Windrad außerhalb eines Schwankungsbereichs liegt, die Abnormitätserfassungsvorrichtung bestimmen, dass der Zustand dieses einen Windrads abnorm ist.
12 ist ein Diagramm, das ein Anwendungsbeispiel der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß dem sechsten Ausführungsbeispiel zeigt.
Insbesondere sind, wie in 12 gezeigt, eine Mehrzahl von Windrädern 2A, 2B, 2C,... als die Zielvorrichtung 2 vorgesehen. Unterdessen werden in der folgenden Beschreibung die Windräder 2A, 2B, 2C,... auch kollektiv als das Windrad 2 bezeichnet. Das Windrad 2 überträgt die Rotationskraft einer Windradschaufel 20 an einen Generator 22 durch einen Antriebszug 21 und wandelt Windkraft in elektrische Energie um. Die Gesundheit bzw. das Befinden des Antriebszugs 21, welcher einen bewegbaren Abschnitt darstellt, ist für den Betrieb des Windrads 2 wichtig, und es werden die Temperatur eines den Antriebszug 21 darstellenden Hauptlagers 23, die Schwingung eines Getriebes 24 oder dergleichen überwacht. Beispielsweise akzeptiert die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 eine Eingabe von Signalen (Messwerte), wie etwa die Temperaturen der Lager 23 oder die Schwingungen der Getriebe 24 von einhundert nebeneinander vorgesehenen Windrädern 2, und bestimmt, ob Windräder außerhalb eines Bereichs einer normalen Schwankung unter den einhundert Windrädern 2 vorliegen. Für einen Fall, in welchem bestimmt wird, dass zumindest ein Windrad 2 außerhalb eines Bereichs einer normalen Schwankung vorliegt, benachrichtigt die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 einen Bediener, dass die Möglichkeit des Auftretens einer Abnormität vorliegt. Unterdessen kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 den Bediener über die Möglichkeit des Auftretens einer Abnormität durch die Steuervorrichtung 3 wissen lassen, indem die Steuervorrichtung 3 diese Benachrichtigung mitteilt. Auf diese Weise kann die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ein Symptom einer Abnormität durch einen Vergleich zwischen einer Mehrzahl von nebeneinander vorgesehenen Windrädern 2 früher erfassen. Da außerdem eine Benachrichtigung des Bedieners automatisch durchgeführt wird, wird auch die Arbeitslast, wie etwa durch den Bediener durchgeführtes Überwachen oder eine Bestätigung verringert.
Außerdem zeigt 10 ein Beispiel, in welchem die Anzahlen an Elementen der Messwertvektoren y_t und y_t' von jeder der Mehrzahl von Zielvorrichtungen 2 einander entsprechen (m), aber diesbezüglich besteht keine Beschränkung. Der Messwertvektor kann eine verschiedene Anzahl an Elementen gemäß der Zielvorrichtung aufweisen. Außerdem können die Messwertvektoren y_t und y_t' verschiedene Arten an Messwerten als Elemente gemäß der Zielvorrichtung aufweisen.
(Hardwarekonfiguration von Abnormitätserfassungsvorrichtung)
11 ist ein Diagramm, dass ein Beispiel einer Konfiguration einer Hardware der Abnormitätserfassungsvorrichtung gemäß zumindest einem Ausführungsbeispiel zeigt.
Nachstehend wird ein Beispiel der Hardwarekonfiguration der Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 mit Bezug auf 11 beschrieben.
Wie in 11 gezeigt, umfasst ein Computer 900 eine CPU 901, eine Hauptspeichervorrichtung 902, eine Nebenspeichervorrichtung 903 und eine Schnittstelle 904.
Die vorstehend beschriebene Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 ist in dem Computer 900 montiert. Der vorstehend beschriebene Betrieb von jeder Verarbeitungseinheit wird in der Nebenspeichervorrichtung 903 in dem Format eines Programms gespeichert. Die CPU 901 (Prozessor 12) liest ein Programm aus der Nebenspeichervorrichtung 903 aus, um das ausgelesene Programm in der Hauptspeichervorrichtung 902 zu entwickeln, und führt den vorstehenden Prozess gemäß dem Programm aus. Außerdem sichert die CPU 901 ein in verschiedenen Prozessen durch die Abnormitätserfassungsvorrichtung 10 verwendetes Speichergebiet in der Hauptspeichervorrichtung 902 gemäß dem Programm. Außerdem sichert die CPU 901 ein Speichergebiet (Speichereinheit 13) zum Speichern von Daten während einer Verarbeitung in der Nebenspeichervorrichtung 903 gemäß dem Programm.
Ein Beispiel der Nebenspeichervorrichtung 903 umfasst ein Festplattenlaufwerk (HDD: „Hard Disk Drive“), ein Festkörperlaufwerk (SSD: „Solid State Drive“), eine magnetisch Scheibe, eine magnetooptische Scheibe, ein CD-ROM („Compact Disc Read Only Memory“), eine DVD-ROM („Digital Versatile Disc Read Only Memory“), einen Halbleiterspeicher oder dergleichen. Die Nebenspeichervorrichtung 903 kann direkt mit dem Bus des Computers 900 verbundene interne Medien darstellen, oder kann mit dem Computer 900 durch die Schnittstelle 904 oder eine Kommunikationsleitung verbundene externe Medien darstellen. Außerdem kann, für einen Fall, in welchem dieses Programm zu dem Computer 900 durch eine Kommunikationsleitung transportiert wird, der den Transport akzeptierte Computer 900 das Programm in der Hauptspeichervorrichtung 902 entwickeln, und den vorstehenden Prozess ausführen. In zumindest einem Ausführungsbeispiel ist die Nebenspeichervorrichtung 903 ein nicht-transitorisches greifbares Speichermedium.
Außerdem kann das Programm ein Programm sein, welches zum Realisieren eines Abschnitts der vorstehend erwähnten Funktionen verwendet wird. Außerdem kann das Programm eine sogenannte Differenzdatei (Differenzprogramm) zum Realisieren der vorstehend erwähnten Funktionen durch eine Kombination mit einem anderen im Voraus in der Nebenspeichervorrichtung 903 gespeicherten Programm sein.
Während bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung vorstehend beschrieben und gezeigt worden sind, sollte verstanden werden, dass diese lediglich Beispiele der Erfindung darstellen und nicht als begrenzend betrachtet werden. Hinzufügungen, Auslassungen, Ersetzungen und andere Modifikationen können gemacht werden, ohne von dem Geiste oder dem Umfang der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Demgemäß ist die Erfindung nicht als durch die vorstehende Beschreibung beschränkt zu betrachten, und sie wird lediglich durch den Umfang der angefügten Patentansprüche beschränkt.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2018153060 [0002]
JP 2003141306 [0005]
JP 5101396 [0005]

Claims

Abnormitätserfassungsvorrichtung, die konfiguriert ist, um das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität in einer Zielvorrichtung zu erfassen, wobei die Abnormitätserfassungsvorrichtung aufweist: einen Prozessor; und eine Speichereinheit, die mit dem Prozessor verbunden ist, wobei der Prozessor konfiguriert ist, um Folgendes auszuführen: einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente, und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der Messwerte, die in der Speichereinheit akkumuliert sind, als ein Element darstellt, einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren einer Mehrzahl von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung eines Einzelvektors, einen Vergleichsprozess zum Vergleichen eines Werts, der durch Quadrieren einer der Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten ist, mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors, und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis einer Mehrzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsprozess.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei in dem Vergleichsprozess der Prozessor konfiguriert ist, um das Vergleichsergebnis auszugeben, das anzeigt, ob eine Differenz zwischen einem durch Quadrieren jeder Komponente, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhaltenen Werts und einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors gleich oder größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, und in dem Bestimmungsprozess der Prozessor konfiguriert ist, um eine Abnormität für einen Fall zu bestimmen, in welchem die Anzahl an Vergleichsergebnissen, die anzeigen, dass die Differenz gleich oder größer als der Schwellenwert ist, gleich oder größer als eine vorbestimmte obere Grenzzahl ist.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist, um einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung, die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, auszuführen, und in dem Vergleichsprozess der Prozessor konfiguriert ist, um die Varianz auf Basis des Perzentilwerts zu korrigieren.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist, um Folgendes auszuführen: einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung, die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, und einen Normalisierungsprozess zum Erhalten einer Wahrscheinlichkeitsdichte, in welchem die zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierte Komponente auf Basis der Frequenz eines Auftretens und einer durch Normalisieren der Frequenzverteilung erhaltenen Wahrscheinlichkeitsverteilung beobachtet wird, und in dem Vergleichsprozess der Prozessor konfiguriert ist, um die Varianz auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte zu korrigieren.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Messwertvektor einen ersten Messwertvektor mit den zu dem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einen zweiten Messwertvektor mit vor dem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente umfasst.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach Anspruch 5, wobei der zweite Messwertvektor Messwerte, die kleiner als die des ersten Messwertvektors sind, als Elemente aufweist.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Zielvorrichtung aus einer Mehrzahl von Vorrichtungen desselben Typs besteht, und in dem Fehlervektorakquirierungsprozess der Prozessor als den Fehlervektor einen Vektor akquiriert, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor gemäß der Zielvorrichtung mit in jeder einer Mehrzahl der Zielvorrichtungen gemessenen Messwerten als Elemente und einem in der Speichereinheit akkumulierten Mittelwertvektor gemäß der Zielvorrichtung darstellt.
Abnormitätserfassungsvorrichtung, die konfiguriert ist, um das Vorliegen oder das Fehlen einer Abnormität in einer Zielvorrichtung zu erfassen, wobei die Abnormitätserfassungsvorrichtung aufweist: einen Prozessor; und eine Speichereinheit, die mit dem Prozessor verbunden ist, wobei der Prozessor konfiguriert ist, um Folgendes auszuführen: einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren Typen von zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem in der Speichereinheit akkumulierten Mittelwert der Messwerte als ein Element darstellt, einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Komponentenvektors mit Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors als Elemente, einen Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors, einer Varianz in der Richtung des Einzelvektors und eines Korrekturkoeffizienten gemäß der Richtung des Einzelvektors, und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach Anspruch 8, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist, um einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten eines Perzentilwerts korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung, die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, und in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess der Prozessor konfiguriert ist, um den Korrekturkoeffizienten auf Basis des Perzentilwerts zu korrigieren.
Abnormitätserfassungsvorrichtung nach Anspruch 8, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist, um Folgendes auszuführen: einen Frequenzverteilungsberechnungsprozess zum Erhalten einer Frequenz eines Auftretens korrespondierend zu jeder der zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierten Komponenten auf Basis einer Frequenzverteilung , die aus Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, und die in der Speichereinheit akkumuliert sind, und einen Normalisierungsprozess zum Erhalten einer Wahrscheinlichkeitsdichte, in welchem die zu dem Bestimmungszeitpunkt akquirierte Komponente auf Basis der Frequenz eines Auftretens und einer durch Normalisieren der Frequenzverteilung erhaltenen Wahrscheinlichkeitsverteilung beobachtet wird, und wobei in dem Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess der Prozessor konfiguriert ist, um den Korrekturkoeffizienten auf Basis der Wahrscheinlichkeitsdichte zu korrigieren.
Abnormitätserfassungsverfahren, aufweisend: einen Fehlervektorakquirierungsschritt zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem in einer Speichereinheit akkumulierten Mittelwert der Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsschritt zum Akquirieren einer Mehrzahl von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors; einen Vergleichsschritt zum Vergleichen eines Werts, der durch Quadrieren einer der Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhalten wird, mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsschritt zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis einer Mehrzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsschritt.
Abnormitätserfassungsverfahren, aufweisend: einen Fehlervektorakquirierungsschritt zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in einer Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsschritt zum Akquirieren eines Komponentenvektors mit Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung eines Einzelvektors als Elemente; einen Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsschritt zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors, einer Varianz in der Richtung des Einzelvektors und eines Korrekturkoeffizienten gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsschritt zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung.
Programm zum Bewirken, dass ein Computer einer Abnormitätserfassungsvorrichtung mit einem Prozessor und einer mit dem Prozessor verbundenen Speichereinheit arbeitet, wobei das Programm bewirkt, dass der Prozessor Folgendes ausführt: einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren einer Mehrzahl von Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung eines Einzelvektors; einen Vergleichsprozess zum Vergleichen eines Wertes, der durch Quadrieren einer der Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß der Richtung des Einzelvektors erhaltenwird, mit einer korrespondierenden Varianz in der Richtung des Einzelvektors individuell gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis einer Mehrzahl von Vergleichsergebnissen in dem Vergleichsprozess.
Programm zum Bewirken, dass ein Computer einer Abnormitätserfassungsvorrichtung mit einem Prozessor und einer mit dem Prozessor verbundenen Speichereinheit arbeitet, wobei das Programm bewirkt, dass der Prozessor Folgendes ausführt: einen Fehlervektorakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Fehlervektors, der eine Differenz zwischen einem Messwertvektor mit mehreren zu einem Bestimmungszeitpunkt gemessenen Messwerten als Elemente und einem Mittelwertvektor mit einem Mittelwert der in der Speichereinheit akkumulierten Messwerte als ein Element darstellt; einen Komponentenakquirierungsprozess zum Akquirieren eines Komponentenvektors mit Komponenten, in die der Fehlervektor zerlegt wird, gemäß einer Richtung des Einzelvektors als Elemente; einen Mahalanobis-Entfernung-Berechnungsprozess zum Berechnen einer Mahalanobis-Entfernung auf Basis des Komponentenvektors, einer Varianz in der Richtung des Einzelvektors, und eines Korrekturkoeffizienten gemäß der Richtung des Einzelvektors; und einen Bestimmungsprozess zum Bestimmen des Vorliegens oder des Fehlens einer Abnormität auf Basis der Mahalanobis-Entfernung.